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golang实现图像识别-循环卷积神经网络测试训练预测与成功率统计
尹成学院
2023-01-13 01:38:36
课时名称
课时知识点
golang实现图像识别-循环卷积神经网络测试训练预测与成功率统计
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TensorFlow实战进阶:手把手教你做
图像识别
应用
TensorFlow实战教程,
图像识别
应用示例教程,该课程特邀请AI100 阿里2017 云栖大会 API Solution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生,他将给大家介绍当前
图像识别
领域中先进的深度学习模型,并从源码级给大家讲解TensorFlow
实现
工业级
图像识别
应用的详细过程。具体内容包括:TensorFlow基础和模型选择,TensorFlow
训练
和验证模型,调参、模型上线和部署。
解决
卷积神经网络
测试
集正确率低
解决
卷积神经网络
测试
集正确率低问题描述可能的原因最终的原因结论 问题描述 在运用
卷积神经网络
进行
图像识别
的过程中,将数据集分为
训练
集与验证集,首先进行模型的
训练
,最终模型在
训练
集与验证集上的正确率均达到0.999,将
训练
好的模型保存到本地,
测试
过程中直接读取本地模型对视频帧进行
图像识别
,正确率却远达不到0.999,即模型在
训练
集与验证集上的正确率很高,但在
测试
集上的正确率却很低。 可能的原因
测试
集与
训练
集的图片尺寸不一致;
测试
集与
训练
集的数组维度不一致; 数据未归一化,
训练
过程中图像为归一化数据,即
TensorFlow CNN
测试
CIFAR-10数据集
Tensorflow
卷积神经网络
测试
图像识别
数据集CIFAR-10。
Matlab关掉神经网络
测试
集占比操作
在 MATLAB 中关闭神经网络
测试
集占比操作,您需要在
训练
神经网络之前将
测试
集占比设置为零。这可以通过在
训练
函数中设置 'TestRatio' 参数为 0 来
实现
。例如,如果您使用 'trainlm' 函数
训练
您的神经网络,则可以这样设置
训练
参数: trainParam = trainlm; trainParam.testRatio = 0; net = train(net,inputs,tar...
走近高通神经网络开发套件(SNPE),探索AI应用新可能
高通骁龙神经处理引擎(SNPE)是一个充分利用高通处理器并行计算能力的框架,旨在通过高通骁龙移动平台丰富的计算资源,为开发者提供更快的神经网络推理。通过神经网络开发套件(SNPE),开发者可以更好地将模型部署在移动平台,既能对不同的应用做其神经网络的开发、
训练
和
实现
,也能高效地使用CPU,GPU,DSP和NPU。
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